論文の概要: AEROBLADE: Training-Free Detection of Latent Diffusion Images Using Autoencoder Reconstruction Error

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.17879v2
• Date: Wed, 27 Mar 2024 09:17:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-28 22:03:50.967266
• Title: AEROBLADE: Training-Free Detection of Latent Diffusion Images Using Autoencoder Reconstruction Error
• Title（参考訳）: AEROBLADE:オートエンコーダ再構成誤差を用いた遅延拡散画像の訓練不要検出
• Authors: Jonas Ricker, Denis Lukovnikov, Asja Fischer,
• Abstract要約: 計算コストの低い高解像度画像を生成するための重要なイネーブルは、潜時拡散モデル(LDM)の開発である。 LDMは、高次元画像空間の代わりに、事前訓練されたオートエンコーダ(AE)の低次元潜時空間で復調処理を行う。 本稿では,画像と潜時空間間の画像変換に用いるAEという,LDMの固有成分を利用した新しい検出手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.46508882889489
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With recent text-to-image models, anyone can generate deceptively realistic images with arbitrary contents, fueling the growing threat of visual disinformation. A key enabler for generating high-resolution images with low computational cost has been the development of latent diffusion models (LDMs). In contrast to conventional diffusion models, LDMs perform the denoising process in the low-dimensional latent space of a pre-trained autoencoder (AE) instead of the high-dimensional image space. Despite their relevance, the forensic analysis of LDMs is still in its infancy. In this work we propose AEROBLADE, a novel detection method which exploits an inherent component of LDMs: the AE used to transform images between image and latent space. We find that generated images can be more accurately reconstructed by the AE than real images, allowing for a simple detection approach based on the reconstruction error. Most importantly, our method is easy to implement and does not require any training, yet nearly matches the performance of detectors that rely on extensive training. We empirically demonstrate that AEROBLADE is effective against state-of-the-art LDMs, including Stable Diffusion and Midjourney. Beyond detection, our approach allows for the qualitative analysis of images, which can be leveraged for identifying inpainted regions. We release our code and data at https://github.com/jonasricker/aeroblade .
• Abstract（参考訳）: 最近のテキスト・ツー・イメージモデルでは、誰でも任意の内容で視覚的にリアルな画像を生成することができ、視覚的偽情報の脅威が増大する。 計算コストの低い高解像度画像を生成するための重要なイネーブルは、潜在拡散モデル(LDM)の開発である。 従来の拡散モデルとは対照的に、LCMは高次元画像空間の代わりに、事前学習されたオートエンコーダ(AE)の低次元潜在空間で復調処理を行う。 その関連性にもかかわらず、LDMの法医学的分析はまだ初期段階にある。 本研究では,画像と潜時空間間の画像変換に使用されるAEという,LDMの固有成分を利用した新しい検出手法であるAEROBLADEを提案する。 生成した画像は実画像よりもAEでより正確に再構成でき、再構成誤差に基づいた簡単な検出手法が可能である。 最も重要なことは、我々の方法は容易に実装でき、いかなる訓練も必要としないが、広範囲な訓練に依存する検出器の性能とほぼ一致していることだ。 AEROBLADEは安定拡散やミッドジャーニーを含む最先端のLCDに対して有効であることを示す。 検出以外にも,画像の質的解析が可能であり,塗装領域の同定に利用することができる。 コードとデータはhttps://github.com/jonasricker/aerobladeで公開しています。

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